import tensorflow as tf
import numpy as np

#使用Numpy生成假数据（phony，data),总共1000个点
x_data = np.float32(np.random.rand(2,100))#随机输入，构造一个2行100列的矩阵
y_data = np.dot([0.100,0.200],x_data)+0.300#两矩阵点乘并加上一个数

#构造一个线性模型
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1,2],-1.0,1.0))
y = tf.matmul(W,x_data)+b

#最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

#初始化变量
init = tf.initialize_all_variables()

#启动图
sess = tf.Session()
sess.run(init)

#拟合平面
for step in range(0,201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step,sess.run(W),sess.run(b))

# 得到最佳拟合结果 W: [[0.100 0.200]], b: [0.300]